【DBO三维路径规划】基于多策略改进的蜣螂算法MSDBO多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在无人机技术蓬勃发展的当下，多无人机协同作业在灾害救援、环境监测、军事侦察等领域得到广泛应用。然而，复杂环境中的障碍物和威胁区域给无人机集群的路径规划带来巨大挑战。传统路径规划算法在处理三维空间下多无人机协同避障及综合成本优化问题时存在局限性，蜣螂算法（DBO）作为新兴智能优化算法，通过多策略改进（MSDBO）可有效提升性能。本文以路径、高度、威胁、转角成本最低为目标函数，研究基于 MSDBO 的多无人机协同集群避障三维路径规划方法。

一、基础理论概述

（一）蜣螂算法（DBO）原理

蜣螂算法模拟蜣螂滚动粪球的行为进行优化搜索。在算法中，每个蜣螂个体代表一个潜在解，通过不断调整自身位置来寻找更优解 。算法主要包含觅食阶段和滚动阶段。在觅食阶段，蜣螂个体根据自身经验和种群信息，在搜索空间中随机搜索新的位置；滚动阶段则模拟蜣螂滚动粪球的过程，通过一定的规则更新个体位置，朝着更优解的方向移动 。其核心在于利用个体间的信息交互和位置更新策略，逐步收敛到最优解。

（二）多无人机协同集群避障三维路径规划问题

多无人机协同集群避障三维路径规划旨在为多架无人机规划从起始点到目标点的安全、高效路径，同时满足多无人机之间的协同要求，并综合考虑路径长度、飞行高度、威胁因素以及转角变化等成本因素 。在三维空间中，无人机不仅要避免与静态障碍物（如建筑物、山峰等）碰撞，还要应对动态威胁（如敌方雷达探测区域、禁飞区等） 。此外，多无人机之间需保持一定的安全距离和协同关系，确保飞行过程中不会相互干扰，实现整体任务的高效完成。

二、基于 MSDBO 的多无人机协同集群避障三维路径规划模型构建

（一）路径表示与编码

三、多策略改进蜣螂算法（MSDBO）设计

（一）种群初始化策略改进

传统蜣螂算法种群初始化具有随机性，可能导致初始种群质量不高。改进后的种群初始化策略采用分层抽样和引导初始化相结合的方式 。首先，根据搜索空间的特点，将其划分为多个子区域；然后，在每个子区域内采用分层抽样方法生成一定数量的个体，确保种群在搜索空间中的均匀分布；最后，利用已知的先验知识或启发式信息，对部分个体进行引导初始化，使初始种群更接近最优解区域，提高算法的初始搜索效率 。

（二）位置更新策略优化

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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